az ml run

참고

이 참조는 Azure CLI에 대 한 azure cli-ml 확장의 일부 이며 버전 2.0.28 이상 이어야 합니다. Az ml run 명령을 처음 실행할 때 확장이 자동으로 설치 됩니다. 확장에 대해 자세히 알아보세요.

실행을 제출, 업데이트 및 모니터링 하기 위한 명령입니다.

명령

az ml run cancel

실행을 취소 합니다.

az ml run download-logs

로그 파일을 다운로드합니다.

az ml run list

실행 목록을 표시 합니다.

az ml run monitor-logs

기존 실행에 대 한 로그를 모니터링 합니다.

az ml run monitor-tensorboard

Tensorboard를 사용 하 여 기존 실행을 모니터링 합니다.

az ml run show

실행을 표시 합니다.

az ml run submit-hyperdrive

Run config를 사용 하 여 하이퍼 매개 변수 스윕을 제출 합니다.

az ml run submit-pipeline

게시 된 파이프라인 ID 또는 파이프라인 YAML 파일에서 실행할 파이프라인을 제출 합니다.

az ml run submit-script

실행할 스크립트를 제출 합니다.

az ml run update

태그를 추가 하 여 실행을 업데이트 합니다.

az ml run cancel

실행을 취소 합니다.

az ml run cancel --run
                 [--experiment-name]
                 [--output-metadata-file]
                 [--path]
                 [--resource-group]
                 [--subscription-id]
                 [--workspace-name]

필수 매개 변수

--run -r

실험 실행의 runId입니다.

선택적 매개 변수

--experiment-name -e

실험 이름.

--output-metadata-file -t

구조화 된 개체 출력에 대 한 선택적 출력 파일 위치를 제공 합니다.

--path

실행 구성 파일의 루트 디렉터리에 대 한 경로입니다.

기본값: .
--resource-group -g

리소스 그룹 이름

--subscription-id

구독 Id를 지정 합니다.

--workspace-name -w

작업 영역 이름입니다.

az ml run download-logs

로그 파일을 다운로드합니다.

az ml run download-logs --output-dir
                        --run
                        [--experiment-name]
                        [--output-metadata-file]
                        [--path]
                        [--resource-group]
                        [--subscription-id]
                        [--workspace-name]

필수 매개 변수

--output-dir -d

로그 파일을 다운로드할 출력 디렉터리입니다.

--run -r

실험 실행의 runId입니다.

선택적 매개 변수

--experiment-name -e

실험 이름.

--output-metadata-file -t

구조화 된 개체 출력에 대 한 선택적 출력 파일 위치를 제공 합니다.

--path

실행 구성 파일의 루트 디렉터리에 대 한 경로입니다.

기본값: .
--resource-group -g

리소스 그룹 이름

--subscription-id

구독 Id를 지정 합니다.

--workspace-name -w

작업 영역 이름입니다.

az ml run list

실행 목록을 표시 합니다.

az ml run list [--compute-target-name]
               [--experiment-name]
               [--last]
               [--minimal]
               [--output-metadata-file]
               [--parent-run-id]
               [--path]
               [--pipeline-run-id]
               [--resource-group]
               [--status {Completed, Failed, Finalizing, Preparing, Provisioning, Queued, Running, Starting}]
               [--subscription-id]
               [--tags]
               [--workspace-name]

선택적 매개 변수

--compute-target-name

계산 대상 이름입니다.

--experiment-name -e

실험 이름.

--last

최신 N 개 요소를 가져옵니다.

기본값: 10
--minimal

실행 출력에 대 한 최소 속성을 제공 하는 플래그입니다.

--output-metadata-file -t

구조화 된 개체 출력에 대 한 선택적 출력 파일 위치를 제공 합니다.

--parent-run-id

부모 실행 ID입니다.

--path

실행 구성 파일의 루트 디렉터리에 대 한 경로입니다.

기본값: .
--pipeline-run-id

파이프라인 실행 ID입니다.

--resource-group -g

리소스 그룹 이름

--status

실행의 상태입니다.

허용되는 값: Completed, Failed, Finalizing, Preparing, Provisioning, Queued, Running, Starting
--subscription-id

구독 Id를 지정 합니다.

--tags

' Key [= value] ' 구문을 사용 하 여 실행에 대 한 태그입니다.

--workspace-name -w

작업 영역 이름입니다.

az ml run monitor-logs

기존 실행에 대 한 로그를 모니터링 합니다.

az ml run monitor-logs --run
                       [--experiment-name]
                       [--output-metadata-file]
                       [--path]
                       [--resource-group]
                       [--subscription-id]
                       [--workspace-name]

필수 매개 변수

--run -r

실험 실행의 runId입니다.

선택적 매개 변수

--experiment-name -e

실험 이름.

--output-metadata-file -t

구조화 된 개체 출력에 대 한 선택적 출력 파일 위치를 제공 합니다.

--path

실행 구성 파일의 루트 디렉터리에 대 한 경로입니다.

기본값: .
--resource-group -g

리소스 그룹 이름

--subscription-id

구독 Id를 지정 합니다.

--workspace-name -w

작업 영역 이름입니다.

az ml run monitor-tensorboard

Tensorboard를 사용 하 여 기존 실행을 모니터링 합니다.

az ml run monitor-tensorboard --run
                              [--experiment-name]
                              [--local-directory]
                              [--output-metadata-file]
                              [--path]
                              [--resource-group]
                              [--subscription-id]
                              [--workspace-name]

필수 매개 변수

--run -r

실험 실행의 runId입니다.

선택적 매개 변수

--experiment-name -e

실험 이름.

--local-directory

모니터링할 tensorboard 파일을 준비 하는 로컬 디렉터리입니다.

--output-metadata-file -t

구조화 된 개체 출력에 대 한 선택적 출력 파일 위치를 제공 합니다.

--path

실행 구성 파일의 루트 디렉터리에 대 한 경로입니다.

기본값: .
--resource-group -g

리소스 그룹 이름

--subscription-id

구독 Id를 지정 합니다.

--workspace-name -w

작업 영역 이름입니다.

az ml run show

실행을 표시 합니다.

az ml run show --run
               [--experiment-name]
               [--output-metadata-file]
               [--path]
               [--resource-group]
               [--subscription-id]
               [--workspace-name]

필수 매개 변수

--run -r

실험 실행의 runId입니다.

선택적 매개 변수

--experiment-name -e

실험 이름.

--output-metadata-file -t

구조화 된 개체 출력에 대 한 선택적 출력 파일 위치를 제공 합니다.

--path

실행 구성 파일의 루트 디렉터리에 대 한 경로입니다.

기본값: .
--resource-group -g

리소스 그룹 이름

--subscription-id

구독 Id를 지정 합니다.

--workspace-name -w

작업 영역 이름입니다.

az ml run submit-hyperdrive

Run config를 사용 하 여 하이퍼 매개 변수 스윕을 제출 합니다.

az ml run submit-hyperdrive --hyperdrive-configuration-name
                            [--async]
                            [--conda-dependencies]
                            [--ct]
                            [--experiment-name]
                            [--output-metadata-file]
                            [--path]
                            [--resource-group]
                            [--run-configuration-name]
                            [--source-directory]
                            [--subscription-id]
                            [--workspace-name]
                            [<USER_SCRIPT_AND_ARGUMENTS>]

필수 매개 변수

--hyperdrive-configuration-name

Hyperdrive 구성 파일의 전체 이름입니다. 파일은 path 매개 변수로 지정 된 디렉터리의 하위 폴더에 있어야 합니다.

선택적 매개 변수

--async

출력 스트리밍을 사용 하지 않습니다.

--conda-dependencies -d

기본 Conda 종속성 파일을 재정의 합니다.

--ct --target

실행에 사용할 계산 대상의 이름입니다.

--experiment-name -e

실험 이름.

--output-metadata-file -t

구조화 된 개체 출력에 대 한 선택적 출력 파일 위치를 제공 합니다.

--path

실행 구성 파일의 루트 디렉터리에 대 한 경로입니다.

기본값: .
--resource-group -g

리소스 그룹 이름

--run-configuration-name -c

실행 구성 파일의 이름 (확장명 없음)입니다. 파일은 path 매개 변수로 지정 된 디렉터리의 하위 폴더에 있어야 합니다.

--source-directory

소스 코드 파일을 포함 하는 로컬 디렉터리입니다. 원본 디렉터리가 제공 되지 않은 경우 기본적으로 path로 설정 됩니다.

--subscription-id

구독 Id를 지정 합니다.

--workspace-name -w

작업 영역 이름입니다.

<USER_SCRIPT_AND_ARGUMENTS>

스크립트 이름 및 스크립트 인수와 같은 실행 전송 인수입니다.

az ml run submit-pipeline

게시 된 파이프라인 ID 또는 파이프라인 YAML 파일에서 실행할 파이프라인을 제출 합니다.

az ml run submit-pipeline [--datapaths]
                          [--experiment-name]
                          [--output-metadata-file]
                          [--output_file]
                          [--parameters]
                          [--path]
                          [--pipeline-id]
                          [--pipeline-yaml]
                          [--resource-group]
                          [--subscription-id]
                          [--workspace-name]

선택적 매개 변수

--datapaths -d

데이터 경로 매개 변수 할당에 대 한 이름 = 데이터 저장소/경로 쌍의 쉼표로 구분 된 목록입니다.

--experiment-name -n

실행 제출을 위한 실험 이름입니다. 지정 하지 않으면 파이프라인 이름을 사용 합니다.

--output-metadata-file -t

구조화 된 개체 출력에 대 한 선택적 출력 파일 위치를 제공 합니다.

--output_file -f

JSON 형식의 출력을 쓸 파일입니다.

--parameters -p

파이프라인 매개 변수 할당에 대 한 이름 = 값 쌍의 쉼표로 구분 된 목록입니다.

--path

실행 구성 파일의 루트 디렉터리에 대 한 경로입니다.

기본값: .
--pipeline-id -i

제출할 파이프라인의 ID (guid)입니다.

--pipeline-yaml -y

파이프라인을 정의 하는 YAML 파일입니다.

--resource-group -g

리소스 그룹 이름

--subscription-id

구독 Id를 지정 합니다.

--workspace-name -w

작업 영역 이름입니다.

az ml run submit-script

실행할 스크립트를 제출 합니다.

az ml run submit-script [--async]
                        [--conda-dependencies]
                        [--ct]
                        [--experiment-name]
                        [--output-metadata-file]
                        [--path]
                        [--resource-group]
                        [--run-configuration-name]
                        [--source-directory]
                        [--subscription-id]
                        [--workspace-name]
                        [<USER_SCRIPT_AND_ARGUMENTS>]

선택적 매개 변수

--async

출력 스트리밍을 사용 하지 않습니다.

--conda-dependencies -d

기본 Conda 종속성 파일을 재정의 합니다.

--ct --target

실행에 사용할 계산 대상의 이름입니다.

--experiment-name -e

실험 이름.

--output-metadata-file -t

구조화 된 개체 출력에 대 한 선택적 출력 파일 위치를 제공 합니다.

--path

실행 구성 파일의 루트 디렉터리에 대 한 경로입니다.

기본값: .
--resource-group -g

리소스 그룹 이름

--run-configuration-name -c

실행 구성 파일의 이름 (확장명 없음)입니다. 파일은 path 매개 변수로 지정 된 디렉터리의 하위 폴더에 있어야 합니다.

--source-directory

소스 코드 파일을 포함 하는 로컬 디렉터리입니다. 원본 디렉터리가 제공 되지 않은 경우 기본적으로 path로 설정 됩니다.

--subscription-id

구독 Id를 지정 합니다.

--workspace-name -w

작업 영역 이름입니다.

<USER_SCRIPT_AND_ARGUMENTS>

스크립트 이름 및 스크립트 인수와 같은 실행 전송 인수입니다.

az ml run update

태그를 추가 하 여 실행을 업데이트 합니다.

az ml run update --run
                 [--add-tag]
                 [--experiment-name]
                 [--output-metadata-file]
                 [--path]
                 [--resource-group]
                 [--subscription-id]
                 [--workspace-name]

필수 매개 변수

--run -r

실험 실행의 runId입니다.

선택적 매개 변수

--add-tag

' Key [= value] ' 구문을 사용 하 여 된 엔터티에 태그를 합니다.

--experiment-name -e

실험 이름.

--output-metadata-file -t

구조화 된 개체 출력에 대 한 선택적 출력 파일 위치를 제공 합니다.

--path

실행 구성 파일의 루트 디렉터리에 대 한 경로입니다.

기본값: .
--resource-group -g

리소스 그룹 이름

--subscription-id

구독 Id를 지정 합니다.

--workspace-name -w

작업 영역 이름입니다.